llamafactory-cli deepspeed 多机多卡 deepspeed accelerate DeepSpeed 配置文件 ZeRO-0 ZeRO-2 ZeRO-2+offload ZeRO-3 ZeRO-3+offload LLaMA-Factory支持单机多卡和多机多卡分布式训练。同时也支持 DDP , DeepSpeed 和 FSDP 三种分布式引擎 DDP (DistributedDataParallel) 通过实现模型并行和数据并行实现训练加速。 使用...
对于有经验的用户，Llama-Factory 还提供了命令行界面（CLI）工具，允许用户通过 YAML 文件来配置训练、推理和模型导出任务。以下是官方提供的一些常用命令示例：● 微调模型： 使用以下命令来启动 Llama-Factory 的微调流程，指定 YAML 文件配置。llamafactory-cli train examples/train_lora/llama3_lora_sft.yaml 这...
截止2024.5.8,最新版llamafactory采用llamafactory-cli的方式微调、推理和合并,不能定位到底运行了哪个文件,不如之前的python src/... 这样的方式清晰。 因此本文基于baichuan13B采用python src/...的方式训练、合并权重以及构建推理服务。 llamafactory是一个训练微调框架,支持数百种大模型训练微调。 比如我微调baichuan...
首先,确保你已经成功安装了 llamafactory-cli。如果是通过 pip 安装的,可以在命令行中运行以下命令来确认安装状态: bash pip show llamafactory-cli 如果安装成功,这个命令会显示 llamafactory-cli 的相关信息。 检查'llamafactory-cli' 的安装路径是否已添加到系统环境变量: 系统环境变量 PATH 决定了系统在哪里查找...
首先,你需要确认是否已经正确安装了llamafactory-cli。如果你不确定是否安装了该工具,可以尝试在系统中搜索相关的安装文件或配置文件。 示例: 如果你使用的是基于Debian的系统(如Ubuntu),可以使用dpkg -l | grep llamafactory-cli来检查是否安装了相关软件包。如果使用的是基于RPM的系统(如Fedora或CentOS),可以使用rpm...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train config/llava_lora_sft.yaml 网页聊天测试 一条命令部署。LLaVA-7B只需要16G显存。注意如果是其他模型需要更换为训练中使用的template CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli webchat \ --model_name_or_path llava-hf/llava-1.5-7b-hf \ ...
llamafactory-cli chat examples/inference/llama3_lora_sft.yaml llamafactory-cli export examples/merge_lora/llama3_lora_sft.yaml 指令操作的参数调整在对应的yaml文件中进行修改 高级用法参考examples/README.md LLaMA Board 可视化微调(由Gradio驱动)
llamafactory-cli train -h3.3 模型下载与可用性校验 项目支持通过模型名称直接从huggingface 和modelscope下载模型,但这样不容易对模型文件进行统一管理,所以这里笔者建议使用手动下载,然后后续使用时使用绝对路径来控制使用哪个模型。 以Meta-Llama-3-8B-Instruct为例,通过huggingface 下载(可能需要先提交申请通过) ...
aclnnMatmul or aclnnMatmulGetWorkspaceSize not in libopapi.so, or libopapi.sonot found. 找不到,启动参数 llamafactory-cli train \ --stage sft \ --do_train True \ --model_name_or_path /mnt/0913/Qwen1.572B/ \ --preprocessing_num_workers 16 \ --finetuning_type lora \ --te...
安装LLaMA-Factory本身,然后在系统中生成一个命令 llamafactory-cli(具体用法见下方教程) 安装后使用以下命令做简单的正确性校验 校验1 importtorchtorch.cuda.current_device()torch.cuda.get_device_name(0)torch.__version__ 预期输出如图 如果识别不到可用的GPU,则说明环境准备还有问题,需要先进行处理,才能往后进...